写作指导

社科类研究数据分析方法

时间：2023-07-25 22:22 所属分类：写作指导 点击次数：

　　在综述性研究中，数据分析十分重要。在这个环节，我们需要将调查收集到的分散数据点精炼为对所研究问题的综述。哈里斯·库珀在《如何做综述性研究》一书中介绍了进行数据分析的一些统计方法。

　　一、社科类研究中的数据分析方法

　　数据分析要求研究者对数据进行排序、归类，从而进行概括。在这个过程中，研究者需要使用决策规则来将系统性数据模式与“噪声”和“偶然波动”区分开来。尽管可以采用不同的决策规则，但是该规则应包含两个假定条件：一是在目标总体中“噪声”看起来像什么，二是一种数据必须满足什么标准才被认为是可信的。数据分析的目的是将数据转化为能够给出有效解释的形式。

　　正如任何科学调查都要求从具体操作向抽象概念飞跃一样，原始研究者和综述研究者都必须使从样本数据中发现的模式上升到更为一般的结论，主要用以说明该模式是否也存在于目标总体内。然而，直到20世纪70年代中期，在两类研究者采用的分析技术方面，几乎没有类似之处。前者被要求构造检验统计量，通过假设检验进行推论，并给出相应的计算结果。从更为频繁的意义来讲，原始研究者会比较样本化均值和标准差或者测度相关关系，而后对需要实施的与总体样本结果相关的推论检验做出假设，最后也需要确认，报告与样本误差有关的系统差异是否也能够推论样本概率。

　　旨在对统计数据进行原始解释的传统统计，并非没有受到批评。有些人认为显著性检验的作用没有那么大，因为其只告诉我们，当虚无假设成立时，得到该观测结果的可能性有多大。有专家认为，在许多总体中，虚无假设几乎从来不为真，因此一个给定检验的显著性主要受样本容量大小的影响。此外，对显著性检验统计量价值持怀疑态度的专家们指出，许多统计检验涉及的事件总体也有一定的局限性。不论一种关系在统计意义上如何显著，研究结果仅仅对参加特定研究的参与者具有更为一般的意义。对统计量价值的质疑，有助于使用该统计量的学者改进自己的研究方法，从而能够把得到的结果以正确的方式输出出来。

　　与原始研究者相反，直到最近的研究中，综述研究者没有被要求在他们的数据分析中应用任何标准的统计方法。从传统意义上来讲，综述者在解释他们的数据时，可能采用了连自己也不明白的直观的推论规则。综述的分析方法因各人看法不同而不同。因此，在综述研究中，对有关论的共同规则进行描述是不可能的。在文献研究分析中，由于研究中主观性的存在，所以研究者可能会对结论有一些置疑。为了解决这个问题，统计方法论学家将定量研究方法引入到综述分析过程中来。该方法建立在包含在独立研究中的原始研究统计的基础上。

　　二、元分析的基本介绍

　　一般而言，对综述研究影响最大的两个因素是研究总量的增长和计算机化研究检索系统的迅速进步。而第三大影响因素则是将定量研究方法即元分析引入到综述研究的过程中。

　　随着社会科学研究的激增，综述者对标准化研究的缺乏给予了极大关注，即如何通过一系列相关研究得出一般性的结论。就许多主题领域而言，对每个相关研究做一种单独的语言描述已不再可能。有一种传统策略是从几十个或数百个研究中挑出来一两个集中进行研究，但这一策略无法准确地描绘知识的累积情况。当然，在许多研究领域，为了使读者能够理解原始研究者使用的研究方法，综述者必须描述”原型“研究。然而，如果以“原型”研究得出的结论代表所有研究的结论，那么，就会严重误导综述者对研究结论的认识。

　　首先，这种选择性关注对证实性偏差是开放的。简单来讲，就是说在所有研究中，仅仅选择性的关注其中的部分研究，并且对这些有效检验的测量较少或不精确。对整个结论，他们没有进行累积分析，而只是介绍了其中一两个的研究结果，因而对读者来说，得出的结论没有说服力。最后，选择关注的证据并不能正确估计相关的关系强度。随着与某一主题相关的证据不断累积增加，研究者对“有多少”而不是简单地回答“是或否”的问题变得更加感兴趣。

　　当思考不同的研究结果之间出现的变化时，传统的综述者也面临着此种情况下会遇到问题。综述者会发现，研究结果的分布共同使用着某一特定程序的特征。他们发现，想要准确归纳出程序的变化是否会影响研究结果这一问题并不是一件容易的事，因为使用任何单一方法所导致的结论变化意味着采用不同方法得出的结论分布会出现重叠的部分。

　　总的来看，很多时候综述者们不得不借助于定量分析方法。综述研究采用的定量推论程序是对日益增多的文献资料的必然反应。如果统计量运用得当，就可以增强综述结论的有效性。定量综述研究是同一推论规则的延伸，它需要在原始研究中进行严格的数据分析。如果原始研究者必须详细说明数据和他们的结论之间的定量关系，以后的数据使用者也应该进行说明。